在投資、理財領域，Fintech 除了智能投顧還有哪些應用？

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首先應該明確的兩點是，fintech是個很大的概念，凡是在金融行業應用的新技術，都可以成為fintech，而智能投顧只是零售領域的一個部分。

根據fintech發展程度不同，大概可以分為兩個階段，成熟領域和新興領域。

在成熟領域中，比較知名的有以下幾個。

網路借貸（Alt Lending），即P2P。這一領域最有名的是LendingClub，被譽為P2P鼻祖。雖然LendingClub如今深陷困境，但在P2P行業興起之初，其用互聯網技術解決了借貸雙方信息不對稱的問題，後來推出「Lending Robot」服務，利用計算機演算法幫助投資者自動檢索出最有價值的借貸項目。

個人金服（personal finance），這一領域主要是利用科技幫助個人更好地進行自己的財務規劃。這一領域的代表Credit Karma 專註於個人信用查詢，並向消費者提供免費的信用報告，幫助消費者尋找性價比最高的金融產品。

支付領域，Apple pay、sumsung pay……各種支付方式，以及在此支付方式上延伸出來的新商業模式，像國內的微信支付就走在了世界前列。

企業工具（B2B Tools）——面向企業客戶提供軟硬體支撐其金融業務。比如利用智能技術幫助企業建立、管理工資單的ZenPayroll，還有為企業提供雲端財會軟體的Xero。這些從工具入手，後台對接金融服務，鏈接供應鏈金融、企業貸款等傳統金融業務。

跨境匯款（Cross-Border Remittances）。WorldRemit 是家做在線跨境轉賬的公司，客戶在移動設備上利用app即可在線向境外的手機或銀行賬號轉賬，WorldRemit 服務的優勢在於轉賬速度快，且收費低。Ebury 則提供類似業務，其優勢在於其業務覆蓋到全球130多個國家。Kantox 則是家面向企業的在線匯款平台，客戶可以在 Kantox 的平台上與現有的其他企業用戶相互匹配外匯的供需，而當外匯供需暫時無法匹配時，Kantox 會幫助企業以外匯市場上差價最小的匯率差異來交易。

第二塊是這兩年快速興起的新興領域。

保險和醫療支付技術（Insurance Healthcare Payments Tech）。這一塊目前在美國很火，網路保險公司Oscar，為客戶在線提供醫療保險服務，Coverhound是家在線保險銷售平台，Gravie則是為個人和家庭提供健康保險規劃諮詢類的服務。

房地產眾籌（Real Estate Crowdfunding）。房地產眾籌，顧名思義，就是大家眾籌買房，共享收益（這個在國內是禁止的），PeerStreet、Cadre 是這一領域的代表性企業，Cadre 更關注高端房地產領域的眾籌投資。

監管技術（Regulatory Technology）。現代商業的眾多分工協作的流程中，會產生大量的監管需求，所以許多公司將fintech用來滿足此類需求。Browz為企業提供對承包商的監管服務，socure則是一家為中小企業提供防欺詐安全服務的公司，IdentityMind這家公司則是為客戶提供交易安全保障服務。

Fintech應用的其他領域還有：

虛擬貨幣和區塊鏈（Virtual Currency Blockchain）。無論是什麼類型的虛擬貨幣，背後都需要區塊鏈技術提供幫助，中國央行最近正在研究數字貨幣，區塊鏈技術在中國會得到進一步的應用。

機構投資（Institutional Investing）。這一領域的代表是人工智慧領域的明星公司Kensho，他們開發的人工智慧系統，會通過搜索海量的金融信息，在幾分鐘之內，完成一個人類分析師幾天的研究、分析工作，大大提高了效率。雲鋒金融跟Kensho有過合作，在官方公眾號上發布了若干篇Kensho系統產生的研報，可以搜索雲鋒金融微信公眾（ID：majikwelath）查看。

金融安全（Financial Security），滿足金融領域各種安全方面的需求。如Riskified是家為在線銷售提供安全保障的公司，Dashlane公司提供密碼管理服務，Feedzai利用機器學習防範金融領域的欺詐行為，Centrify則是一家提供身份識別、管理服務的公司。

銀行工具（Banking Tools）。DemystData是家金融信息提供商，利用大數據和預測性分析來為金融服務客戶提供信息；Mambu則搭建了一個在線銀行的平台，幫助客戶進行信用和抵押品管理；Perzo這家即時通訊公司則雄心勃勃，想打造一款能與彭博匹敵的、拱金融人士使用的即時聊天軟體。

股權融資（Equity Financing），即幫助未上市企業通過出售股權來獲得資金，簡單理解是將「天使投資眾籌化」。Circle Up面對專業投資人籌資資金，然後投資於小型消費品零售公司，投資人的資金會轉化為目標企業的股權。這一領域的其他企業大多也採取類似的商業思路。

眾籌（Crowd-funding），跟第二塊的房地產眾籌，在Fintech應用思路上類似，不多說。

個人銀行（Consumer Banking），涵蓋最近很火的「消費金融」。對於消費者「一人有多個銀行賬戶、管理困難」的現象，GoBank 提供的解決方案是，讓客戶通過一個統一的GoBank賬號，在智能設備上方便地管理自己所有的銀行賬戶。SavingGlobal則是一家幫助客戶更高效利用其儲蓄的網站，目前主要面對的是德國客戶。

金融研究（Financial Research）。Seeking Alpha 成立時間早在2004年，為大眾提供一個交流平台，讓大眾在其平台上撰稿寫研究文章、討論投資，從而形成投資分析上的「大眾智慧」；Coseer則是一款人工智慧認知引擎，它所配備的整套由AI驅動的軟體，能夠處理自然語言和非結構化數據，通過模擬人類大腦以解決複雜的商業問題；Xignite則為金融機構圖提供市場數據云解決方案，輔助企業的商業決策；Stock Tagon 則是通過搜集一家公司近期在市場上所有的相關資料，來幫助投資者進行股票投資。

而智能投顧被大量應用的零售（Retail Investing）領域，美國最著名的兩個平台就是Betterment 和 Wealthfront。兩者從資產配置的角度，為普通投資者提供一套理財方案。智能投顧是真正能實現普惠金融的一條路徑，真正的實現為普通投資者帶來質優價廉的理財服務，幫助社會資金實現更高效率的運轉。

我們把Fintech的應用分為兩類，一是金融信息服務，二是交易服務；同時還可以從兩個層面來看這些應用，一是信息提供或數據提供，即輸入層，二是執行，即輸出層。由此，大數據商業智能主流的應用或細分領域可以歸入下面的四個象限：

上半部分的金融數據終端、金融搜索引擎、智能投顧，它們在數據和信息提供方面智能化程度依次升級：數據終端只提供對人類和機器易於分析的數據和信息；搜索引擎基於知識圖譜上已有的數據關聯，實現聯想和屬性查找，從而減少信息中的雜訊，呈現更準確和更有價值的信息；智能投顧進一步結合投資者的風險偏好，提供量身定製的投資組合建議。

下半部分的自動/輔助研報生成和進行量化交易，都是通過執行層面的智能化幫助金融市場中各類參與者提高業務效率，例如，研報的自動生成是以自然語言理解，大數據分析，自然語言生成，這三個主要步驟代替初級研究員的資料整理和複製粘貼工作，從而提高相關機構的研究產出效率。

量化交易輔助在傳統商業智能時代就已經流行，機器學習和知識圖譜技術使交易策略模型所包含的數據維度和變數得到了極大擴展，如財經報道、政策文件、社交媒體上的文章與評論，都可以通過自然語言處理被轉化為結構化數據，納入策略模型的變數集合，在設計不同變數之間的關係時還應加入人工參與，以減少虛假關聯性對決策的影響。

浙江172家金融科技（FinTech）企業發展報告-附企業介紹及融資信息

報告看點梳理：
①金融科技行業概況及發展的三個階段
②細分7大領域，網路借貸/互聯網理財、支付、大數據徵信、區塊鏈、智能投顧、互聯網保險和眾籌
③一年間從6億到27億美金，中國FinTech投資額大幅增長背後的主要推動力是什麼？
④知名投資機構布局及地域分布
⑤172家金融科技企業介紹及融資信息

金融科技（FinTech）是當前金融界十分關注的話題，正受到不少互聯網金融公司的熱捧

金融科技通常被界定為金融和科技的融合，就是把科技技術應用到金融領域，通過技術工具的變革來推動金融體系的創新。

金融科技的外延囊括了支付清算、電子貨幣、網路借貸、大數據、區塊鏈、雲計算、人工智慧、智能投顧、智慧合同等領域，正在對銀行、保險和支付這些領域的核心功能產生非常大的影響。

FinTech和互聯網金融有何區別？

從覆蓋範圍上看，金融科技包含的方面比互聯網金融還要多。支付清算、融資、基礎設施、投資管理都是金融科技的主要業務。除此之外，金融科技幾乎正在被應用到金融領域的方方面面：借貸、財富管理、支付、保險、眾籌、徵信，甚至是零售銀行和房屋中介。

隨著互聯網金融監管的不斷收緊，為了規避高門檻，今年上半年，一些互聯網金融紛紛轉型為金融科技公司。

目前中國的金融科技活動主要集中在五類機構六大業態

過去幾年中國的FinTech發展很快，其中一個比較重要的原因就是在發展過程中，很多互聯網應用場景相關數據和金融平台數據是打通的，這客觀上有利於FinTech快速發展。

五類機構包括傳統金融業、互聯網機構、新興互聯網金融、通信機構和基礎設施。

六大業態包括互聯網支付、網路借貸、眾籌融資、互聯網基金銷售、互聯網保險，互聯網消費金融。

截至2017年11月初，參照系優質企業資料庫共收錄172家浙江金融科技（FinTech）企業，主要分布在7大領域，包括網路借貸/互聯網理財、支付、大數據徵信、區塊鏈、智能投顧、互聯網保險和眾籌。其中以網路借貸/互聯網理財領域為主，共有85家相關企業。

還可以智能風控

智能投顧屬於利用大數據和人工智慧的技術在投資顧問方面上的金融科技能力，屬於理財或投資的投前的環節，因此在理財或投資方面，有關金融科技的技術還可以應用到量化交易和風險管理的各個環節方面。

保險智能合約，保險實時理賠等很多

簡單點說，以科技手段（特別是IT技術）提升、改善，改變傳統金融的做法，以科技的視覺來審視金融的角度，金融業務科技化，我覺得都可以叫做金融科技。例如支付寶，網路銀行，P2P，等。

智能投資是金融科技非常耀眼的應用，頂著大數據、人工智慧、高盈利率的光環。最典型的就是股票市場的高頻交易系統。

科技發展這麼快，可以說所有的金融業務都在科技化。特別值得一提的是區塊鏈技術，這是一種底層技術，對整個金融科技行業的重構起到關鍵的作用。舉例來說，假設各國認可比特幣，那就不需要支付公司，某些銀行業務也要大幅縮減，也不存在外匯管制，等等，若出現這種情況對目前這些金融大鱷來說就很恐怖。

互聯網金融和金融科技有點不一樣，不完全是被包含的關係，互聯網金融還部分涉足社交；當然變換個角度，我們也可以認為金融科技包含社交金融，那互聯網金融就一定被包含與金融科技了。

從技術上來說，金融科技主要包括：IT技術（編程、資料庫、大數據、雲計算、加密解密，等）、數學（精算、尋找最價值、各種演算法，等）、金融建模（收益最大化模型、行為模型、風險模型，等）和IT金融產品設計（金融產品的IT展示）。數學和IT技術是工具；金融建模和金融產品設計是橋樑，連接人和系統。

貼一張我司互金的投資圖譜，其實fintech這個概念很大，因為最新的技術應用金融領域全部都可以叫做fintech。不過題主的問題感覺還是最新AI、大數據、區塊鏈等熱門技術當下的應用。其實作為一種新的技術未來很可能轉變為基礎設施，只是一個漸進的過程。上面列的領域都有fintech發揮的空間，但關鍵是找到一個合適的場景切入。舉個簡單的例子，比如以太坊的智能合約和現在的天氣指數保險結合就是一個很好的應用。再比如AI與反欺詐、徵信等等。應用很多，但找到在這個時間點合適的場景很難。所以我認為造就一個偉大的企業的創業者最重要的特質是要有想像力，而想像力是我們這個國度恰恰最欠缺的。

Fintech在理財領域運用相當廣泛，從P2P到高端財富管理、企業理財，再到獨立理財師平台，都可以看到Fintech的影子。最新的，如區塊鏈技術融入交易後台，大數據在智能投顧中的運用等，未來金融結合科技將成為越來越常見的場景。

樓上斧頭幫政委給的答案很細緻了。Fintech不是指一種技術，我想樓主的問題是Fintech在金融領域的具體實現。我著重提2點。1，區塊鏈 blockchain 在證券交易，銀行抵押，中後台信息整理，客戶倉位整合有很大的前景。未來銀行，交易所，信託都會有大量的裁員和新的區塊鏈產品；2，人工智慧AI＋雲計算CloudComputing。像美國總統大選預測，輿論分析，網路新聞篩選，關鍵詞處理，這些會對行為金融學起到空前的作用。根據網路的資源來分析基本面，趨勢，預測市場波動，這也是一個新領域。

謝邀。我本人是從支付行業出身，所以在投資、理財領域涉入不深。在知乎上已有很多對FINTECH的說明及在各個領域的應用，我不再贅述。回到你的問題，按照我的理解，除了智能投顧外，比如，自動化高頻交易其實也算一個具體應用場景，自動化高頻交易深度使用IT技術，對性能要求需要做到極致，而不簡單的將人工操作信息化。所以，如其他回答者所說，新技術與傳統金融領域結合，產生出新的業務、產品和商業模式，就是FINTECH。而在投資、理財領域，我認為將會產生越來越多的應用場景。

大數據向的授信、貸前、貸中、畫像、風險控制

理財現在在獲客方式和區分羊毛黨都有迫切需要

投資最近在眾籌平台是比較火

Fintech是Financial Technology的縮寫，即金融科技，是通過利用各類科技手段改變傳統金融行業所提供的產品和服務，提升效率並降低運營成本。與「互聯網金融」不同的是，Fintech的外延更廣，其領域邊界較互聯網金融大的多。技術上來說，Fintech主要是指大數據、人工智慧、雲計算和區塊鏈等技術在金融領域的滲透和融合。新技術與傳統金融領域結合，產生出新的業務、產品和商業模式。

Fintech的各個細分領域之間業務層面的邊界還是比較清晰的，典型的業務領域可以分為以下3類：

重構現有金融業態：智能投顧、區塊鏈、網貸、移動銀行；

提升金融場景豐富度：聚合支付、創新保險、移動銀行、區塊鏈、消費金融、徵信；

擴充金融業務覆蓋對象：徵信、網貸、智能投顧、聚合支付、創新保險、消費金融；

其中，區塊鏈、大數據徵信、聚合支付屬於底層的基礎設施，智能投顧、移動銀行、創新保險、網路貸款、消費金融等則屬於業務應用層。

股權眾籌，P2P